画像と反射率、Shadingは共通特徴量を持っている一方、反射率は照明と方位に不変なのに対し、Shadingはその両方に依存しておりそれぞれのPriorは独立しているので、個々の潜在表現を明示的に算出して学習するアーキテクチャにした事が新規性。あるドメインから別のドメインへの変換は全て前述したような物理的な制約の下でなされる。

4つのデータセットで教師なし学習としてはSOTA、教師ありと比較すると若干劣る結果。

単一画像からの教師なしIntrinsic分解としてはFirst Effort。物理的制約を非常に上手く教師なしの枠組みに取り入れている。